基于KTLAD的电力数据网业务流量异常检测

应斐昊¹, 邢宁哲², 纪雨彤², 纪晨晨¹, 李文璟¹

1. 北京邮电大学 网络与交换技术国家重点实验室, 北京 100876;
2. 国网冀北电力有限公司 信息通信分公司, 北京 100053

收稿日期:2016-05-30出版日期:2017-09-28

作者简介:应斐昊(1992-),男,硕士生,E-mail:709369405@qq.com;李文璟(1973-),女,教授,硕士生导师.
基金资助:国家电网科技项目（52010116000W）

KTLAD Based Traffic Anomaly Detection Algorithm of Electric Power Data Network

YING Fei-hao¹, XING Ning-zhe², JI Yu-tong², JI Chen-chen¹, LI Wen-jing¹

1. State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China;
2. Information Communications Branch, State GridJibei North Electric Power Company Limited, Beijing 100053, China

Received:2016-05-30Online:2017-09-28

摘要/Abstract

摘要： 针对电力数据网对流量异常检测的时效性要求，提出一种改进的局部异常因子异常检测方法KTLAD.该方法基于密度进行检测，计算每个流量包与附近流量包的分隔程度，无需预先设置流量的具体异常状态，相对传统方法具有很高的灵活性.仿真结果验证了KTLAD在电力数据网中业务流量异常检测中的可行性，并且有效地降低了时间成本.
中图分类号:
TN911.22

引用本文

应斐昊, 邢宁哲, 纪雨彤, 纪晨晨, 李文璟. 基于KTLAD的电力数据网业务流量异常检测[J]. 北京邮电大学学报, 2017, 40(s1): 108-111.
YING Fei-hao, XING Ning-zhe, JI Yu-tong, JI Chen-chen, LI Wen-jing. KTLAD Based Traffic Anomaly Detection Algorithm of Electric Power Data Network[J]. JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOM, 2017, 40(s1): 108-111.





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